• 정보과학회 논문지
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• 제42권9호
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• pp.1175-1184
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• 2015

최근 고품질 포맷을 지원하는 멀티미디어 기술이 발전함에 따라 멀티미디어 데이터의 크기가 급격하게 증가하고 있다. 게다가 여러 온라인 채널을 통해 멀티미디어 데이터를 제공하는 추세에 따라, 단일 서버에서 데이터를 저장 및 처리하기가 어려워지고 있다. 이에 많은 서비스 공급 업체들은 클라우드 저장소와 같은 외부 업체에 데이터 아웃소싱을 통한 비용 절감 효과를 기대하고 있다. 하지만 아웃소싱 데이터에 접근하려는 사용자를 안전하고 효율적으로 인증할 수 있을지는 선결과제로 남아있다. 비밀번호 기반 인증은 안전성 측면에서 많은 문제점을 가진다. 생체인식이나 SMS, 하드웨어 토큰과 같은 채널을 이용한 다중 인증 기법은 안전성을 강화하지만 사용자 편의성(usability)을 감소시킨다. 이에 본 논문에서는 안전성과 편의성을 모두 보장하는 블록 기반 상호 인증 기법을 소개한다. 추가적으로 본 논문에서 제안하는 기법은 효율적인 사용자 취소(user revocation) 기능을 제공한다. 본 논문은 상용 클라우드 서비스인 아마존 EC2에서 직접 실험을 설계 및 구현하였고, 실험 결과를 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.1-25
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• 2020

본 연구에서는 모바일 기기를 이용하여 획득한 가스계량기 사진을 서버로 전송하고, 이를 분석하여 가스 사용량 및 계량기 기물 번호를 인식함으로써 가스 사용량에 대한 과금을 자동으로 처리할 수 있는 응용 시스템 구조를 제안하고자 한다. 모바일 기기는 일반인들이 사용하는 스마트 폰에 준하는 기기를 사용하였으며, 획득한 이미지는 가스 공급사의 사설 LTE 망을 통해 서버로 전송된다. 서버에서는 전송받은 이미지를 분석하여 가스계량기 기물 번호 및 가스 사용량 정보를 추출하고, 사설 LTE 망을 통해 분석 결과를 모바일 기기로 회신한다. 일반적으로 이미지 내에는 많은 종류의 문자 정보가 포함되어 있으나, 본 연구의 응용분야인 가스계량기 자동 검침과 같이 많은 종류의 문자 정보 중 특정 형태의 문자 정보만이 유용한 분야가 존재한다. 본 연구의 응용분야 적용을 위해서는 가스계량기 사진 내의 많은 문자 정보 중에서 관심 대상인 기물 번호 및 가스 사용량 정보만을 선별적으로 검출하고 인식하는 관심 문자열 인식 기술이 필요하다. 관심 문자열 인식을 위해 CNN (Convolutional Neural Network) 심층 신경망 기반의 객체 검출 기술을 적용하여 이미지 내에서 가스 사용량 및 계량기 기물번호의 영역 정보를 추출하고, 추출된 문자열 영역 각각에 CRNN (Convolutional Recurrent Neural Network) 심층 신경망 기술을 적용하여 문자열 전체를 한 번에 인식하였다. 본 연구에서 제안하는 관심문자열 기술 구조는 총 3개의 심층 신경망으로 구성되어 있다. 첫 번째는 관심 문자열 영역을 검출하는 합성곱신경망이고, 두 번째는 관심 문자열 영역 내의 문자열 인식을 위해 영역 내의 이미지를 세로 열 별로 특징 추출하는 합성곱 신경망이며, 마지막 세 번째는 세로 열 별로 추출된 특징 벡터 나열을 문자열로 변환하는 시계열 분석 신경망이다. 관심 문자열은 12자리 기물번호 및 4 ~ 5 자리 사용량이며, 인식 정확도는 각각 0.960, 0.864 이다. 전체 시스템은 Amazon Web Service 에서 제공하는 클라우드 환경에서 구현하였으며 인텔 제온 E5-2686 v4 CPU 및 Nvidia TESLA V100 GPU를 사용하였다. 1일 70만 건의 검침 요청을 고속 병렬 처리하기 위해 마스터-슬레이브 처리 구조를 채용하였다. 마스터 프로세스는 CPU 에서 구동되며, 모바일 기기로 부터의 검침 요청을 입력 큐에 저장한다. 슬레이브 프로세스는 문자열 인식을 수행하는 심층 신경망으로써, GPU에서 구동된다. 슬레이브 프로세스는 입력 큐에 저장된 이미지를 기물번호 문자열, 기물번호 위치, 사용량 문자열, 사용량 위치 등으로 변환하여 출력 큐에 저장한다. 마스터 프로세스는 출력 큐에 저장된 검침 정보를 모바일 기기로 전달한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.75-84
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• 2018

본 철도 유지보수 산업의 효율화를 위해서는 핵심부품의 적시 관리를 통한 부품 가동률 향상 및 철도 운행의 안정성 향상이 필요하다. 또한 유지보수 시스템 고속화에 따른 신뢰성 향상과 핵심부품의 유지보수 비용 절감의 두 가지 측면을 모두 만족시키기 위해, 부품 이력관리와 대규모 빅데이터의 자동화된 분석 기술을 활용한 부품 상태 진단 기술 수요가 증가하고 있다. 이 논문에서는 철도차량의 차상 및 지상 장치로부터 발생되는 실시간 빅데이터 수집, 처리, 분석을 위해서 빅데이터 플랫폼 기반의 철도차량 부품의 상태 데이터 관리시스템을 개발하였으며, 이 시스템의 활용으로 철도차량의 부품 상태정보 및 시스템 리소스에 대한 실시간 모니터링이 가능하다. 또한 빅데이터 플랫폼으로부터 수집된 상태 데이터를 기반으로 분산/병렬처리 및 자동화된 부품 고장진단이 가능한 머신러닝 기법을 제안하였다. 실험결과, 분산/병렬처리 기술이 적용된 알고리즘의 실행시간 단축을 아마존 웹서비스의 가상 인스턴스 생성 시스템을 통해 증명하였으며, random forest 머신러닝 기법을 활용한 고장 진단 모델의 베어링 및 차륜 부품에 대한 상태 예측 정확도가 83%임을 확인하였다.

• 한국프랜차이즈경영연구
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• 제13권1호
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• pp.35-46
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• 2022

Purpose: With the rapid changes in the technical development and the trend of consumption trend, the convenience store industry is facing an unprecedented competitive situation in the consumption environment where the boundary between online and offline is broken due to the stagnation of offline distribution channels and the spread of online shopping. The biggest innovation strategy of the major convenience store brands in recent years are introducing the O2O (Online to Offline) platform and presenting new products and services beyond the boundaries of online and offline to transform themselves into Omni Channel stores. The study is designed to analyze the effect of innovativeness of convenience store as a stimulus in O2O platform which customers perceive on store loyalty, the final response to external stimuli, through customer engagement with convenience store brands. Specifically, the innovativeness of convenience stores was divided into types of core activities in corporate marketing and focused on innovations in services, products(proposals), promotions and experiences. Research design, data, and methodology: Various hypotheses have been developed to achieve this research purpose. The data were collected from 1,128 questionnaires the age between 15 and 60 who had experience using retail store apps and delivery apps and were analyzed using SPSS 22.0 and SmartPLS 3.3.7 program. Measurement model analysis was carried out to assess convergent and discriminant validity. Also, common method bias was tested using the values of VIF (variance inflation factor). The hypotheses were tested using structural equation modeling with SmartPLS 3.3.7 program. Results: First, service innovation has a positive effect on cognitive engagement. Second, product, promotion and experience innovation have a positive effect on cognitive and affective engagement. Third, cognitive influences affective engagement. Finally, both cognitive and affective engagement affect store loyalty, but affective engagement has a stronger effect on store loyalty than cognitive engagement. Conclusions: All four types of innovation and cognitive engagement have a positive effect on emotional engagement, which has a stronger effect on store loyalty than cognitive engagement. Thus, while innovation can build loyalty through emotional engagement, innovation strategies must be designed and pursued with caution in terms of impact through cognitive engagement may not achieve the planned goals.

• 지능정보연구
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• 제22권1호
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• pp.119-138
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• 2016

산업혁명 이후 기계로 만든 공산품이 시장의 대부분을 차지하고 있지만, 최근에는 장인의 노력, 품질에 대한 믿음, 제품의 희소성, 제품을 사용함으로써 얻는 자부심 등을 이유로 많은 소비자들이 같은 범주의 공산품보다 더 비싼 가격을 주고 핸드메이드 제품을 구매하고 있다. Etsy.com은 세계 최대 온라인 핸드메이드 플랫폼으로 2015년 4월 기업공개에서 2조원이 넘는 자금을 조달하면서 온라인 핸드메이드 플랫폼의 잠재력을 증명하였다. 그러나 실제 온라인 플랫폼 환경에서 이루어진 지능형 서비스 관련 선행연구들을 살펴보면 대부분 공산품만을 대상으로 하고 있어, 핸드메이드 제품에 대한 학술적 접근이 충분히 이뤄지지 않고 있음을 알 수 있다. 이에, 본 연구에서는 신호 이론과 온라인 플랫폼에서의 구매자-판매자 관계 특성에 대한 선행연구를 바탕으로 온라인 핸드메이드 플랫폼에 적용 가능한 핵심 특성요인인 입점 상점 특성(명성, 규모)과 입점 상점 관계특성(정보공유, 관계기간)을 도출한 후, Etsy.com 웹사이트에서 웹 하베스팅 방법으로 수집된 데이터를 이용하여 실증 분석하였다. 분석 결과, 입점 상점 특성 가운데 명성과 규모, 그리고 입점 상점 관계특성 가운데 정보공유는 입점 상점의 총 판매량에 유의한 영향을 주는 것으로 확인되었다. 또한, 입점 상점 특성 중 명성, 그리고 입점 상점 관계특성 중 관계기간은 입점 상점의 가격 프리미엄에 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과로 온라인 핸드메이드 플랫폼에서 지능형 서비스 도입 및 운영을 위한 효과적인 관리 기준을 제시하고, 나아가 입점 상점이 핸드메이드 제품에 대한 판매량 증진 및 가격 프리미엄 극대화를 위한 실질적 전략 마련에 도움이 될 수 있기를 기대한다.